調査を実施するときにお役に立てる情報を掲載しています。情報に関してご不明点等ございましたら、お気軽にお問い合わせください。調査のエキスパートがサポートさせて頂きます。
よく使われる調査手法についての解説と、実施時の注意点をまとめました。
回帰分析とは「何かを行うこと(説明変数)が何かの結果(被説明変数)にどのような影響を及ぼしたか」という因果関係を関数の形で明らかにする分析手法です
クラスター分析とは、異なる性質を持つものの集団を特定のルールに基づいて、似たもの同士のクラスターに分けることで集団を分類する分析手法です
ロジスティック回帰分析は回帰モデルの一つで、被説明変数が2値をとるときに使用するモデルです。
主成分分析とは多次元データのもつ情報をできるだけ損わずに低次元空間に情報を縮約する分析方法です。
因子分析とは、ある観測された変数に対しどのような潜在的変数が影響を与えているかを探る分析手法です
マーケティング・リサーチの専門家によるコラム記事です。
当社がこれまで実施してきた調査案件の事例をご紹介いたします
この度、 Quest では定量調査をご依頼いただいた東京大学大学院教育学研究科附属バリアフリー教育開発研究センター（以下、東京大学CBFE）へのインタビューを実施させていただきました。
調査を実施するときに役に立つ資料をパッケージ化しました。ご希望の資料がございましたら、ぜひダウンロードしてご活用頂ければ幸いです。ご質問や追加のご要望等ございましたらお気軽にお問い合わせください。
